Il bias di selezione è un errore con le metodologie alla base del reclutamento e del mantenimento dei partecipanti agli studi o dell’analisi dei dati ottenuti, che rende i risultati meno affidabili. È uno dei numerosi pregiudizi che possono scolorire uno studio se i ricercatori non li anticipano e non adottano misure per evitarli. In un resoconto di un valido studio scientifico, i ricercatori possono discutere tutti i metodi utilizzati per consentire ai lettori di giudicare se i pregiudizi possono aver contaminato i risultati.
Un esempio di bias di selezione è un bias di campionamento, in cui i candidati per uno studio non vengono scelti casualmente, il che tenderebbe a distorcere i dati. Un metodo di campionamento veramente casuale attira un ampio assortimento di persone dalla popolazione target per evitare problemi che potrebbero sorgere con un campione ristretto, come false correlazioni che sono in realtà il risultato di chi ha partecipato, piuttosto che di ciò che viene studiato. Ad esempio, il reclutamento per uno studio sulla salute degli animali da compagnia che si concentra sugli uffici veterinari creerebbe un bias di campionamento, perché le persone con animali domestici sani non verrebbero reclutate.
Un bias di selezione può anche entrare in gioco con la ritenzione. Nel corso di uno studio, soprattutto lungo, tende a verificarsi una certa quantità di logoramento quando le persone abbandonano o diventano ineleggibili per vari motivi. Se questo tasso è elevato, può distorcere i risultati finali restringendo il campione e rendendolo meno casuale. Se uno studio non dispone di misure adeguate per incoraggiare i partecipanti a vederlo fino alla fine, potrebbe avere un problema di bias di selezione.
L’interruzione anticipata di una prova può interferire con l’intervallo di tempo e creare dati falsi o fuorvianti. Allo stesso modo, non controllare adeguatamente i dati e utilizzare metodi di analisi statistica scadenti può creare un bias di selezione. I ricercatori possono anche confondere causa ed effetto, creare false correlazioni o interpretare erroneamente i risultati dello studio. Se analizzano i dati in modo da confermare le false conclusioni, i loro risultati finali potrebbero essere meno preziosi.
Un certo grado di parzialità può essere difficile da evitare con la ricerca scientifica. Prima che un progetto inizi, i ricercatori possono sedersi per discutere possibili pregiudizi e modi per affrontarli, in modo che possano pianificare in anticipo per affrontare problemi come i pregiudizi di selezione. Monitorano lo studio man mano che si verifica per verificare la presenza di segni di bias emergenti e stanno attenti a come valutano e discutono i dati. La revisione tra pari è una parte importante di questo processo, poiché consente l’input di terze parti che hanno meno probabilità di essere interessate ai risultati e quindi possono essere oneste nelle loro valutazioni sulla validità di un progetto.